Descripción
Introducción al aprendizaje supervisado y no supervisado (ML), incluyendo conocimiento más profundo de varios algoritmos de cada tipo. Evaluación y cuantificación del rendimiento predictivo de sistemas de ML. Uso de uno o más entornos de desarrollo de ML.
Prerrequisitos
- Requisito(s): (ECOR 2050 o STAT 3502 o STAT 2605 o SYSC 2510), (SYSC 1006 o SYSC 2006) y estar en tercer año.
Condiciones y modalidades
- Impide obtener crédito adicional por Impide obtener crédito adicional por COMP 3105, COMP 4105 (ya no se ofrece).
- Requisito(s): (ECOR 2050 o STAT 3502 o STAT 2605 o SYSC 2510), (SYSC 1006 o SYSC 2006) y estar en tercer año.
- Clases magistrales tres horas por semana, análisis de problemas una hora por semana.
Texto de referencia en su idioma de origen
Introduction to supervised and unsupervised machine learning (ML), including deeper knowledge of several algorithms of each type. Evaluation and quantification of predictive performance of ML systems. Use of one or more ML development environments.
- Prerequisite(s): ( ECOR 2050 or STAT 3502 or STAT 2605 or SYSC 2510 ), ( SYSC 1006 or SYSC 2006 ) and third year standing.
- Precludes additional credit for Precludes additional credit for COMP 3105 , COMP 4105 (no longer offered).
- Lectures three hours a week, problem analysis one hour a week.
Fuentes y referencias
Se conservan las fechas y las fuentes para ayudarle a verificar la información. Las traducciones se proponen para facilitar la lectura; la fuente oficial es la referencia para las condiciones y los requisitos.
Referencia de la fuente : https://calendar.carleton.ca/undergrad/courses/SYSC/